Na Sprint 17, a equipe de Business Intelligence (BI) da JFRN, para o projeto da triagem automática de perícias, teve como missões os seguintes tópicos: melhorias na aplicação do triagem; e implementação de extensão para o PJe. Quanto ao projeto da Nísia Chatbot, as missões foram as seguintes: consulta processual; validar MVP do chatbot; e dashboard de atendimento do WhatsApp no Qlik.

Para o projeto da Triagem de Perícias, nesta sprint foram realizadas tarefas para aperfeiçoar o funcionamento da ferramenta, como o ajuste da API para automaticamente baixar as versões mais recentes dos modelos utilizando o DVC, ferramenta utilizada para versionamento. Além disso, também foram feitas mudanças na plataforma WEB que hospeda os modelos, sendo as seguintes: nova logo; mudanças no rodapé; ajustes no tamanho dos campos; configuração de URL e do servidor de homologação; download automático dos modelos no backend; implantação do CI/CD. O site da triagem pode ser acessado com a seguinte URL triagem.jfrn.jus.br.

Nas sprints anteriores, a equipe de BI teve contato com a equipe de desenvolvimento do TRF1 e CNJ, a qual é responsável por desenvolver uma extensão para implementação de aplicações no PJe. Nesta sprint, a equipe, utilizando o material disponibilizado, realizou testes para executar o projeto da triagem através de uma extensão.

Quanto ao projeto da Nísia Chatbot, foi decidido que a prioridade para esta sprint era implementar a consulta processual, algo que foi identificado como a maior demanda para atendimento do público. Primeiramente, foram feitos testes com a API fornecida pelo TRF5. A partir dos resultados, a equipe elaborou um fluxo de execução para a consulta processual, o qual foi implementado com sucesso no MVP da Nísia. Atualmente, a nova versão está passando por testes de validação com servidores.

Ainda no tópico do MVP do chatbot, foram realizadas entrevistas com 10 servidores para testar a usabilidade da ferramenta e validar seu fluxo. O feedback foi documentado para posterior análise, tendo como objetivo identificar quais mudanças devem ser aplicadas para refinamento do chatbot.

Além disso, também houve tarefas para o projeto do painel BI para atendimento via WhatsApp. Nesta sprint, ocorreu a extração de dados da Turma Recursal para adição nos dashboards do Qlik. Também foram efetuados ajustes na documentação do projeto, refletindo as alterações nas últimas sprints, algo que também foi comunicado para os servidores que participaram das apresentações do painel.